کتاب یادگیری ماشین قابل توضیح (PAC Learning) در نظریه یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین قابل توضیح (PAC Learning) در نظریه یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مبانی نظری یادگیری ماشین

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی نظری یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری با ناظر
  • 5. یادگیری بدون ناظر
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. مفهوم نظریه یادگیری آماری
  • 8. مفاهیم اساسی یادگیری آماری
  • 9. نمونه‌برداری و توزیع داده
  • 10. تابع خطای واقعی
  • 11. تابع خطای تجربی
  • 12. حد پایین خطای واقعی
  • 13. مدل‌های آماری
  • 14. پیچیدگی مدل
  • 15. بیش‌برازش (Overfitting)
  • 16. کم‌برازش (Underfitting)
  • 17. مفهوم PAC Learning
  • 18. یادگیری قابل اعتماد تقریب‌زننده
  • 19. حدود PAC
  • 20. مفهوم کلاس‌های قابل یادگیری
  • 21. کلاس‌های Vapnik-Chervonenkis (VC)
  • 22. ابعاد VC
  • 23. قضیه اصلی یادگیری PAC
  • 24. ارتباط بین ابعاد VC و PAC Learning
  • 25. تعمیم‌پذیری مدل
  • 26. تخمین خطای تعمیم
  • 27. بایاس و واریانس
  • 28. تعادل بایاس و واریانس
  • 29. روش‌های کاهش بایاس
  • 30. روش‌های کاهش واریانس
  • 31. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 32. اعتبارسنجی K-fold
  • 33. اعتبارسنجی متقابل پیش‌بینانه
  • 34. تکنیک‌های تنظیم (Regularization)
  • 35. تنظیم L1 (Lasso)
  • 36. تنظیم L2 (Ridge)
  • 37. انتخاب مدل
  • 38. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 39. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 40. مبانی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 41. رگرسیون خطی
  • 42. رگرسیون لجستیک
  • 43. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 44. هسته‌های SVM
  • 45. درختان تصمیم
  • 46. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 47. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 48. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 49. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 50. توابع فعال‌سازی
  • 51. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 52. یادگیری عمیق
  • 53. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 54. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 55. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 56. مفهوم فضای ویژگی
  • 57. تبدیلات فضای ویژگی
  • 58. یادگیری غیرخطی
  • 59. یادگیری خوشه‌ای (Clustering)
  • 60. الگوریتم K-Means
  • 61. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 62. الگوریتم DBSCAN
  • 63. مفاهیم پیشرفته PAC Learning
  • 64. حدود PAC برای کلاس‌های VC
  • 65. حدود PAC برای کلاس‌های غیر VC
  • 66. تئوری یادگیری آماری بیزی
  • 67. حدود PAC در یادگیری بیزی
  • 68. یادگیری آفلاین در مقابل آنلاین
  • 69. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 70. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 71. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 72. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 73. مفاهیم نظریه اطلاعات
  • 74. آنتروپی
  • 75. اطلاعات متقابل
  • 76. کاربرد نظریه اطلاعات در یادگیری ماشین
  • 77. الگوریتم‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر اطلاعات
  • 78. مفاهیم بهینه‌سازی
  • 79. گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 80. بهینه‌سازهای پیشرفته
  • 81. مفاهیم احتمالاتی در یادگیری ماشین
  • 82. قضیه بیز
  • 83. مدل‌های احتمالی گرافیکی
  • 84. شبکه‌های بیزی
  • 85. میدان‌های تصادفی مارکوف
  • 86. کاربرد مدل‌های احتمالی در یادگیری ماشین
  • 87. یادگیری ماشینی اخلاقی و مسئولانه
  • 88. توضیح‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 89. مفسرپذیری (Interpretability)
  • 90. توضیح‌پذیری (Explainability)
  • 91. روش‌های توضیح‌پذیری مدل‌های جعبه سیاه
  • 92. LIME
  • 93. SHAP
  • 94. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 95. معیارهای ارزیابی کلاسیک
  • 96. دقت (Accuracy)
  • 97. صحت (Precision)
  • 98. بازیابی (Recall)
  • 99. امتیاز F1
  • 100. منحنی ROC

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.